mongoDB主要使用在什么场景?MongoDB适用于需要处理大量数据，特别是无结构或半结构化数据的场景，同时需要高性能和水平扩展能力的应用场景 。处理大量数据：MongoDB是一个面向文档的数据库 ， 采用BSON（二进制JSON）格式存储数据 。
● 物流场景：使用MongoDB存储订单信息，订单状态在运送过程中会不断更新，以MongoDB内嵌数组的形式来存储 ， 一次查询就能将订单所有的变更读取出来 。
高伸缩性的场景：MongoDB适合由数十或数百台服务器组成的数据库 。（5）用于对象及JSON数据的存储：MongoDB的BSON数据格式适合文档化格式的存储及查询 。mongodb设计特点：（1）面向集合存储，容易存储对象类型的数据 。
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库,为WEB应用提供高性能的数据存...1、MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库 。由C++语言编写 。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案 。MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的 。
2、这类端口的数据库是mongodb数据库 。mongodb是一个基于分布式文件存储的面向文档的数据库 ， 由“c++”等语言编写，旨在为web应用提供可扩展、高性能的数据存储解决方案 。所有的mongos数据库服务都使用30000端口 。
3、MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的 。
4、MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库 。由C++语言编写 。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案 。MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的 。
5、MongoDB[1] 是一个基于分布式文件存储的数据库 。由C++语言编写 。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案 。
6、MongoDB——是一个基于分布式文件存储的数据库，由C++语言编写 ， 其目的是为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案，最大的特点在于它支持的查询语言非常强大，局域高性能、易部署、存储数据方便、模式自由等特点 。
大数据包括哪些?大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分 。
大数据的类型大致可分为三类：传统企业数据、机器和传感器数据、社交数据 。传统企业数据（Traditional enterprise data）：包括 CRM systems的消费者数据 ， 传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等 。
大数据技术包括数据采集，数据管理，数据分析，数据可视化 ， 数据安全等内容 。数据的采集包括传感器采集，系统日志采集以及网络爬虫等 。
大数据存储技术主要包括分布式文件系统、NoSQL数据库、列式存储、图数据库等 。这些技术在解决大规模数据存储问题的同时 ， 还需要考虑数据的一致性、可扩展性、容错性和安全性等方面的问题 。
大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产 。
文档数据库?．文档（Document）：在Lotus Notes中，信息是以文档的形式保存在数据库中的，一个文档相当于关系型数据库中的一个记录 。
文档数据库（Document Database）：文档数据库通常用于存储结构化或半结构化的数据，例如文档、电子邮件和网页 。它们通常使用 JSON 或 XML 格式存储数据，并支持对文档的查询和更新操作 。
键值存储数据库（Key-Value Store）文档型数据库（Document Database）图形数据库（Graph Database）表格数据库（Table-Based Database）键值存储数据库是一种简单的数据存储方式，它使用一个键和一个值来存储数据 。
数据库的文档一般有顺排文档、倒排文档两种类型 。一般地说，一个数据库至少包括一个顺排文档和一个倒排文档 。
【mongodb $project mongodb领域】数据库的文档一般有主文件，日志文件两种 。主文件是数据库的核心组成部分，它包含了所有数据记录和索引 。主文件通常以固定大小的块、页或区域组成，每个块包含一定数量的数据记录和索引 。
